Free Press

Tietojen yhdistäminen on prosessi, jossa raakadata kerätään ja ilmaistaan yhteenvedon muodossa tilastollista analyysia varten. Tietojen yhdistäminen voidaan tehdä manuaalisesti tai erikoistuneen ohjelmiston avulla, jota kutsutaan automaattiseksi tietojen yhdistämiseksi. Esimerkiksi uudet tiedot voidaan aggregoida tietyllä ajanjaksolla tilastojen, kuten summan, lukumäärän, keskiarvon, vähimmäismäärän ja enimmäismäärän, tuottamiseksi. Kun tiedot on aggregoitu ja kirjoitettu näkymään tai raporttiin, voit analysoida aggregoituja tietoja saadaksesi hyödyllistä tietoa tietyistä resursseista tai resurssiryhmistä.

Mitä on tietojen aggregointi

Tietojen aggregointi on mikä tahansa prosessi, johon sisältyy tietojen kerääminen ja ilmaiseminen yhteenvetomuodossa esimerkiksi tilastollista analysointia varten. Olennaista on kerätä laadukkaita, tarkkoja tietoja ja riittävän suuri määrä, jotta saadaan aikaan johdonmukaisia tuloksia. Tietojen yhdistelystä on hyötyä kaikessa aina rahoitus- tai liiketoimintastrategiapäätöksistä tuote-, hinnoittelu-, palvelu- ja markkinointistrategioihin.

Tietojen yhdistely on osa Business Intelligence (BI) -ratkaisuja. Tietojen aggregointihenkilöstö tai ohjelmistohakutietokannat löytävät hakukyselyn kannalta olennaiset tiedot ja esittävät tietolöydökset yhteenvetomuodossa, joka on loppukäyttäjälle tai sovellukselle mielekäs ja hyödyllinen.

Datan aggregointi toimii yleensä isoissa tiedoissa tai tietomarketeissa, jotka eivät tarjoa riittävästi informaatioarvoa kokonaisuutena.

Datan aggregointia on kahta tyyppiä.

Aika-aggregaatio

Se on yksittäisen resurssin datapisteitä tietylle ajanjaksolle määritellystä ajanjaksosta.

Tilakohtainen aggregointi

Se on tietopisteitä resurssiryhmästä tietyn ajanjakson aikana.

Esimerkkejä tietojen aggregoinnista

Yritykset keräävät usein tietoja verkkoasiakkaistaan ja verkkosivuston kävijöistä. Käytän esimerkiksi Google analyticsia nähdäkseni, mistä käyttäjät ovat kotoisin? Millaisesta sisällöstä he pitävät jne.

Esimerkiksi Google kerää tietoja evästeiden muodossa näyttääkseen käyttäjilleen kohdennettuja mainoksia.

Facebook tekee samaa keräämällä ja analysoimalla tietoja ja näyttämällä mainoksia käyttäjilleen.

Yhteenlaskettuihin tietoihin yhdistettäisiin tilastoja asiakkaiden demografisista tiedoista ja käyttäytymismittareista, kuten keski-ikä tai maksutapahtumien määrä.

Kuluttaja käyttää yhtä päähenkilötunnusta (PIN-numeroa), jonka avulla hän pääsee käsiksi erilaisiin tileihinsä (esimerkiksi rahoitusorganisaatioiden, lentoyhtiöiden, kirja- ja musiikkikerhojen tileihin ja niin edelleen). Tämäntyyppistä tietojen yhdistämistä kutsutaan joskus ”screen scrapingiksi”.

Markkinointitiimi voi käsitellä aggregoituja tietoja personoidakseen viestejä, tarjouksia ja muuta käyttäjän digitaalista kokemusta brändin kanssa. Se parantaa kaiken kaikkiaan käyttäjäkokemusta.

Tuotetiimi voi myös käyttää sitä oppiakseen, mitkä tuotteet ovat menestyksekkäitä ja mitkä kamppailevat. Lisäksi yrityksen johtajat ja rahoitusryhmät voivat käyttää tietoja apuna päättäessään, miten budjetti kohdennetaan markkinointi- tai tuotekehitysstrategioihin.

Manuaalinen tietojen yhdistäminen vs. automatisoitu tietojen yhdistäminen

Tietojen yhdistäminen voi olla huomattavan manuaalinen prosessi, varsinkin jos yrityksesi on alkuvaiheessa.

Klikkaa vientipainiketta. Käy läpi excel-taulukko. Muotoile se uudelleen niin, että se näyttää samalta kuin muut tietolähteet.

Luo sitten kaavioita vertaillaksesi useiden markkinointikampanjiesi suorituskykyä/budjettia/edistymistä.

Jos haluat mennä automatisoituun prosessiin, niin Se näyttää siltä, että otetaan käyttöön kolmannen osapuolen ohjelmisto, jota kutsutaan joskus Middleware-ohjelmistoksi, ja joka voi vetää tietoja automaattisesti markkinointityökaluistasi.

Manuaalinen ja automatisoitu tietojen yhdistäminen on siis mahdollista yrityksesi vaatimusten mukaan.

Tietojen yhdistäminen markkinoinnissa

Markkinoinnissa tietojen yhdistäminen tulee yleensä markkinointikampanjoistasi ja eri kanavista, joita käytät markkinoidaksesi asiakkaitasi.

Jos esimerkiksi käytät Google Ads -kampanjaa, näet, että on paljon tekijöitä, joihin sinun on kiinnitettävä huomiota myynnin lisäämiseksi.

Voit aggregoida tietojasi tietystä kampanjasta ja tarkastella, miten se on toiminut ajan mittaan ja tietyillä kohorteilla.

Todellisuudessa kuitenkin aggregoit kunkin tietyn kampanjan tiedot vertaillaksesi niitä toisiinsa yksi suuri data-aggregaatio, joka kertoo, miten tuotteesi on otettu vastaan eri kanavissa, väestöryhmissä ja kohorteissa.

Lyhyesti sanottuna kutsumme niitä ETV:ksi (Extract, Transform, Visualize). Yhdessä tämä on työnkulku, jossa tiedot uutetaan ja valmistellaan SaaS-sovelluksista analyysia varten.

Jokaiseen näistä kolmesta vaiheesta, jotka ovat seuraavat

1. Poimi – Tiedonlouhintakerros

2. Muunna – Tiedon valmistelukerros

3. Visualisoi/analysoi – Visualisointi- ja analyysikerros

Kunkin vaiheen noudattaminen auttaa ymmärtämään tietoja paremmin.

Datan yhdistäminen vähittäiskaupassa

Vähittäiskaupassa ja sähköisessä kaupankäynnissä on monia mahdollisia käyttökohteita datan yhdistämiseen. Yksi niistä on kilpailukykyisten hintojen seuranta. Kilpailututkimus on välttämätöntä menestyä sähköisessä kaupankäynnissä ja vähittäiskaupassa.

Yritysten on tiedettävä, mitä heillä on vastassaan. Niiden on siis aina kerättävä tuoretta tietoa kilpailijoidensa tuotetarjonnasta, kampanjoista ja hinnoista.

Tiedot voidaan poimia kilpailijoiden verkkosivustoilta tai muilta sivustoilta, joilla heidän tuotteensa on listattu. Tarkkojen tietojen saamiseksi tiedot on koottava yhteen kaikista merkityksellisistä lähteistä. Tämä on vaikea tehtävä manuaaliselle verkkodata-analyysille.

Datan yhdistäminen matkailualalla

Datan yhdistämistä voidaan käyttää matkailualalla moniin eri tarkoituksiin. Näitä ovat muun muassa kilpailukykyisten hintojen seuranta, kilpailijatutkimus, markkinatiedon hankkiminen, asiakkaiden tunnetilojen analysointi sekä kuvien ja kuvausten kerääminen palveluita varten niiden online-matkasivustoilla.

Kilpailu online-matkailualalla on kovaa, joten tietojen yhdistäminen tai sen puute voi ratkaista matkailuyrityksen menestyksen tai tappion.

Tietojen yhdistäminen web-datan integroinnilla

Web-datan integrointi (WDI, Web Data Integration) on ratkaisu web-datan louhinnan aikaa vievään luonteeseen. WDI voi poimia tietoja miltä tahansa verkkosivustolta, johon organisaatiosi tarvitsee tietoja. Sovellettuna aiemmin käsiteltyihin käyttötapauksiin tai mihin tahansa alaan Web Data Integration voi lyhentää tietojen yhdistämiseen kuluvan ajan minuutteihin ja lisätä tarkkuutta poistamalla inhimilliset virheet tietojen yhdistämisprosessista.

Datan yhdistämisen avulla yritykset voivat saada tarvitsemansa tiedot, silloin kun ne tarvitsevat niitä, mistä tahansa ne tarvitsevat niitä – kaikki tämä sisäänrakennetulla laadunvalvonnalla tarkkuuden varmistamiseksi.

Johtopäätökset

Datan yhdistäminen on mikä tahansa prosessi, jossa tiedot kootaan yhteen ja välitetään yhteenvetomuodossa. Sitä käytetään tyypillisesti ennen tilastollisen analyysin suorittamista. Tietojen aggregoinnista ja tilastollisesta analyysistä saatujen tietojen avulla voidaan sitten kertoa kaikenlaista tietoa tarkasteltavasta datasta.